def _lecture_BioFam():
BioFam = read_table(path_data_destinie + 'BioFam.txt', sep=';',
header=None, names=['id','pere','mere','civilstate','partner',
'enf1','enf2','enf3','enf4','enf5','enf6'])
# Index limites pour changement de date
delimiters = BioFam['id'].str.contains('Fin')
annee = BioFam[delimiters].index.tolist() # donne tous les index limites
annee = [-1] + annee # in order to simplify loops later
# create a series period
year0 = self.survey_year
period = []
for k in range(len(annee)-1):
period = period + [year0 + k]*(annee[k + 1] - 1 - annee[k])
BioFam = BioFam[~delimiters]
BioFam['period'] = period
list_enf = ['enf1','enf2','enf3','enf4','enf5','enf6']
BioFam[list_enf + ['pere','mere', 'partner']] -= 1
BioFam.loc[:,'id'] = BioFam.loc[:,'id'].astype(int) - 1
for var in ['pere','mere', 'partner'] + list_enf:
BioFam.loc[BioFam[var] < 0 , var] = -1
BioFam = BioFam.fillna(-1)
# BioFam = drop_consecutive_row(BioFam.sort(['id', 'period']), ['id', 'pere','mere', 'partner', 'civilstate'])
BioFam.replace(-1, np.nan, inplace=True)
BioFam = minimal_dtype(BioFam)
return BioFam
def _work_on_futur(futur, ind):
''' ajoute l'info sur la date de décès '''
# On rajoute une ligne par individu pour spécifier leur décès (seulement période != -1)
def __deces_indicated_lastyearoflife():
# dead = DataFrame(index = deces.index.values, columns = futur.columns)
# dead['period'][deces.index.values] = deces.values
# dead['id'][deces.index.values] = deces.index.values
# dead.fillna(-1, inplace=True)
# dead['death'] = dead['period']*100 + 1
dead = DataFrame(deces)
dead['id'] = dead.index
dead['death'] = dead['period']*100 + 1
futur = concat([futur, dead], axis=0, ignore_index=True)
futur.fillna(-1, inplace=True)
futur = futur.sort(['id','period','dead']).reset_index().drop('index', 1)
futur.drop_duplicates(['id', 'period'], inplace=True)
dead = futur[['id','period']].drop_duplicates('id', take_last=True).index
futur['deces'] = -1
futur.loc[dead, 'deces'] = 1
futur = futur.sort(['period','id']).reset_index().drop(['index','dead'], 1)
return futur
def __death_unic_event(futur):
futur = futur.sort(['id', 'period'])
no_last = futur.duplicated('id', take_last=True)
futur['death'] = -1
cond_death = (no_last == False) & ((futur['workstate'] == 0) | (futur['period'] != 2060))
futur.loc[cond_death, 'death'] = 100*futur.loc[cond_death, 'period'] + 1
futur.loc[(futur['workstate'] != 0) & (futur['death'] != -1), 'death' ] += 1
add_lines = futur.loc[(futur['period']> futur['death']) & (futur['death'] != -1), 'id']
if len(add_lines) != 0 :
# TODO: prévoir de rajouter une ligne quand il n'existe pas de ligne associée à la date de mort.
print len(add_lines)
pdb.set_trace()
return futur
futur = __death_unic_event(futur)
# Types minimaux
futur.replace(-1, np.nan, inplace=True)
futur = minimal_dtype(futur)
return futur
def _BioEmp_in_2():
''' Division de BioEmpen trois tables '''
longueur_carriere = 106 #self.max_dur
start_time = time.time()
# TODO: revoir le colnames de BioEmp : le retirer ?
colnames = list(range(longueur_carriere))
BioEmp = read_table(path_data_destinie + 'BioEmp.txt', sep=';',
header=None, names=colnames)
taille = len(BioEmp)/3
BioEmp['id'] = BioEmp.index/3
# selection0 : informations atemporelles sur les individus (identifiant, sexe, date de naissance et âge de fin d'étude)
selection0 = [3*x for x in range(taille)]
ind = BioEmp.iloc[selection0]
ind.reset_index(inplace=True)
ind.rename(columns={1:'sexe', 2:'naiss', 3:'findet', 4:'tx_prime_fct'}, inplace=True)
ind[['sexe','naiss','findet']] = ind[['sexe','naiss','findet']].astype(int)
ind = ind[['sexe','naiss','findet','tx_prime_fct']]
ind['id'] = ind.index
# selection1 : information sur les statuts d'emploi
selection1 = [3*x + 1 for x in range(taille)]
statut = BioEmp.iloc[selection1]
statut = np.array(statut.set_index('id').stack().reset_index())
#statut = statut.rename(columns={'level_1':'period', 0:'workstate'})
#statut = statut[['id', 'period', 'workstate']] #.fillna(np.nan)
#statut = minimal_dtype(statut)
# selection2 : informations sur les salaires
selection2 = [3*x + 2 for x in range(taille)]
sal = BioEmp.iloc[selection2]
sal = sal.set_index('id').stack().reset_index()
sal = sal[0]
#.fillna(np.nan)
#sal = minimal_dtype(sal)
# Merge de selection 1 et 2 :
emp = np.zeros((len(sal), 4))
emp[:,0:3] = statut
emp[:,3] = sal
emp = DataFrame(emp, columns=['id','period','workstate','sali'])
# Mise au format minimal
emp = emp.fillna(np.nan).replace(-1, np.nan)
emp = minimal_dtype(emp)
return ind, emp
def matching_par_enf(self):
'''
Matching des parents et des enfants hors du domicile
'''
ind = self.ind
ind = ind.fillna(-1)
ind.index = ind['id']
child_out_of_house = self.child_out_of_house
## info sur les parents hors du domicile des enfants
cond_enf_look_par = (ind['per1e']==2) | (ind['mer1e']==2)
enf_look_par = ind[cond_enf_look_par]
# Remarque: avant on mettait à zéro les valeurs quand on ne cherche pas le parent, maintenant
# on part du principe qu'on fait les choses assez minutieusement
recode(enf_look_par, 'dip14', 'dip6', [[30,5], [41,4], [43,3], [50,2], [60,1]] , method='geq')
recode(enf_look_par, 'classif', 'classif2', [ [[1,2,3],4], [[4,5],2], [[6,7],1], [[8,9], 3], [[10],0]], method='isin')
enf_look_par.loc[:,'classif'] = enf_look_par.loc[:,'classif2']
## nb d'enfant
# -- Au sein du domicile
nb_enf_mere_dom = ind.groupby('mere').size()
nb_enf_pere_dom= ind.groupby('pere').size()
# On assemble le nombre d'enfants pour les peres et meres en enlevant les manquantes ( = -1)
enf_tot_dom = concat([nb_enf_mere_dom, nb_enf_pere_dom], axis=0)
enf_tot_dom = enf_tot_dom.drop([-1])
# -- Hors domicile
nb_enf_mere_hdom = child_out_of_house.groupby('mere').size()
nb_enf_pere_hdom = child_out_of_house.groupby('pere').size()
enf_tot_hdom = concat([nb_enf_mere_hdom, nb_enf_pere_hdom], axis=0)
enf_tot_hdom = enf_tot_hdom.drop([-1])
enf_tot = concat([enf_tot_dom, enf_tot_hdom], axis = 1).fillna(0)
enf_tot = enf_tot[0] + enf_tot[1]
# Sélection des parents ayant des enfants (enf_tot) à qui on veut associer des parents (enf_look_par)
enf_tot = enf_tot.ix[enf_tot.index.isin(enf_look_par.index)].astype(int)
enf_look_par.index = enf_look_par['id']
enf_look_par['nb_enf'] = 0
enf_look_par['nb_enf'][enf_tot.index.values] = enf_tot
#Note: Attention le score ne peut pas avoir n'importe quelle forme, il faut des espaces devant les mots, à la limite une parenthèse
var_match = ['jepnais','situa','nb_enf','anais','classif','couple','dip6', 'jemnais','jemprof','sexe']
#TODO: gerer les valeurs nulles, pour l'instant c'est très moche
#TODO: avoir une bonne distance
score = "- 1 * (other.anais - anais) **2 - 1.0 * (other.situa - situa) **2 - 0.5 * (other.sexe - sexe) **2 - 1.0 * (other.dip6 - dip6) \
**2 - 1.0 * (other.nb_enf - nb_enf) **2"
# etape1 : deux parents vivants
cond1_enf = (enf_look_par['per1e'] == 2) & (enf_look_par['mer1e'] == 2)
cond1_par = (child_out_of_house['pere'] != -1) & (child_out_of_house['mere'] != -1)
# TODO: si on fait les modif de variables plus tôt, on peut mettre directement child_out_of_house1
#à cause du append plus haut, on prend en fait ici les premiers de child_out_of_house
match1 = Matching(enf_look_par.ix[cond1_enf, var_match],
child_out_of_house.ix[cond1_par, var_match], score)
parent_found = match1.evaluate(orderby=None, method='cells')
ind.ix[parent_found.index.values, ['pere','mere']] = child_out_of_house.ix[parent_found.values, ['pere','mere']]
#etape 2 : seulement mère vivante
enf_look_par.ix[parent_found.index, ['pere','mere']] = child_out_of_house.ix[parent_found, ['pere','mere']]
cond2_enf = ((enf_look_par['mere'] == -1)) & (enf_look_par['mer1e'] == 2)
cond2_par = ~child_out_of_house.index.isin(parent_found) & (child_out_of_house['mere'] != -1)
match2 = Matching(enf_look_par.ix[cond2_enf, var_match],
child_out_of_house.ix[cond2_par, var_match], score)
parent_found2 = match2.evaluate(orderby=None, method='cells')
ind.ix[parent_found2.index, ['mere']] = child_out_of_house.ix[parent_found2, ['mere']]
#étape 3 : seulement père vivant
enf_look_par.ix[parent_found2.index, ['pere','mere']] = child_out_of_house.ix[parent_found2, ['pere','mere']]
cond3_enf = ((enf_look_par['pere'] == -1)) & (enf_look_par['per1e'] == 2)
cond3_par = ~child_out_of_house.index.isin(parent_found) & (child_out_of_house['pere'] != -1)
# TODO: changer le score pour avoir un lien entre pere et mere plus évident
match3 = Matching(enf_look_par.ix[cond3_enf, var_match],
child_out_of_house.ix[cond3_par, var_match], score)
parent_found3 = match3.evaluate(orderby=None, method='cells')
ind.ix[parent_found3.index, ['pere']] = child_out_of_house.ix[parent_found3, ['pere']]
self.ind = minimal_dtype(ind)
all = self.men.columns.tolist()
enfants_hdom = [x for x in all if x[:3]=='hod']
self.drop_variable({'ind':['enf','per1e','mer1e','grandpar'] + ['jepnais','jemnais','jemprof'], 'men':enfants_hdom})
def format_initial(self):
men = self.men
ind = self.ind
men.index = range(10, len(men)+ 10)
men['id'] = men.index
#passage de ind à men, variable ind['men']
idmen = men[['id', 'identmen']].rename(columns = {'id': 'men'})
verif_match = len(ind)
ind = merge(ind, idmen, on = 'identmen')
if len(ind) != verif_match:
raise Exception("On a perdu le lien entre ind et men via identmen")
ind['id'] = ind.index
# Pour avoir un age plus "continu" sans gap d'une année de naissance à l'autre
age = self.survey_date/100 - ind['anais']
ind['age'] = (12*age + 11 - ind['mnais'])/12
dict_rename = {"zsalaires_i":"sali", "zchomage_i":"choi",
"zpenalir_i":"alr", "zretraites_i":"rsti", "anfinetu":"findet",
"cyder":"anc", "duree":"xpr"}
ind = ind.rename(columns=dict_rename)
def _recode_sexe(sexe):
if sexe.max() == 2:
sexe = sexe.replace(1,0)
sexe = sexe.replace(2,1)
return sexe
def _work_on_workstate(ind):
'''
On code en s'inspirant de destinie et de PENSIPP ici.
Il faudrait voir à modifier pour avoir des temps partiel
'''
# inactif <- 1 # chomeur <- 2 # non_cadre <- 3 # cadre <- 4
# fonct_a <- 5 # fonct_s <- 6 # indep <- 7 # avpf <- 8
# preret <- 9
#on travaille avec situa puis avec statut puis avec classif
list_situa_work = [ [[1,2],3],
[[4],2],
[[5,6,7],1],
[[1,2],3] ]
recode(ind,'situa','workstate', list_situa_work ,'isin')
# Note: ind['workstate'][ ind['situa']==3] = 0 : etudiant -> NA
#precision inactif
ind.loc[ind['preret']==1, 'workstate'] = 9
# precision AVPF
#TODO: "vous pouverz bénéficier de l'AVPF si vous n'exercez aucune activité
# professionnelle (ou seulement à temps partiel) et avez
# la charge d'une personne handicapée (enfant de moins de 20 ans ou adulte).
# Pour l'instant, on fait ça parce que ça colle avec PensIPP mais il faudrait faire mieux.
#en particulier c'est de la législation l'avpf finalement.
cond = (men['paje']==1) | (men['complfam']==1) | (men['allocpar']==1) | (men['asf']==1)
avpf = men.ix[cond,:].index.values + 1
ind.loc[(ind['men'].isin(avpf)) & (ind['workstate'].isin([1,2])), 'workstate'] = 8
# public, privé, indépendant
ind.loc[ind['statut'].isin([1,2]), 'workstate'] = 5
ind.loc[ind['statut']==7, 'workstate'] = 7
# cadre, non cadre
ind.loc[(ind['classif']==6) & (ind['workstate']==5), 'workstate'] = 6
ind.loc[(ind['classif']==7) & (ind['workstate']==3), 'workstate'] = 4
#retraite
ind.loc[(ind['anais'] < 2009-64) & (ind['workstate']==1), 'workstate'] = 10
# print ind.groupby(['workstate','statut']).size()
# print ind.groupby(['workstate','situa']).size()
return ind['workstate']
def _work_on_couple(self):
# 1- Personne se déclarant mariées/pacsées mais pas en couples
statu_mari = ind[['men','couple','civilstate','pacs','lienpref']].fillna(-1)
# (a) Si deux mariés/pacsés pas en couple vivent dans le même ménage -> en couple (2)
prob_couple = (ind['civilstate'].isin([2,5])) & (ind['couple'] == 3)
if sum(prob_couple) != 0 :
statu_marit = statu_mari[prob_couple]
many_by_men = statu_marit['men'].value_counts() > 1
many_by_men = statu_marit['men'].value_counts()[many_by_men]
prob_couple_ident = statu_marit[statu_marit['men'].isin(many_by_men.index.values.tolist())]
ind.loc[prob_couple_ident.index,'couple'] = 1
# (b) si un marié/pacsé pas en couple est conjoint de la personne de ref -> en couple (0)
prob_couple = (ind['civilstate'].isin([2,5])) & (ind['couple'] == 3) & (ind['lienpref'] == 1)
ind.loc[prob_couple_ident.index,'couple'] = 1
# (c) si un marié/pacsé pas en couple est ref et l'unique conjoint déclaré dans le ménage se dit en couple -> en couple (0)
prob_couple = (ind['civilstate'].isin([2,5])) & (ind['couple'] == 3)& (ind['lienpref'] == 0)
men_conj = statu_mari[prob_couple]
men_conj = statu_mari.loc[(statu_mari['men'].isin(men_conj['men'].values))& (statu_mari['lienpref'] == 1), 'men' ].value_counts() == 1
ind.loc[prob_couple_ident.index,'couple'] = 1
# 2 - Check présence d'un conjoint dans le ménage si couple=1 et lienpref in 0,1
conj = ind.loc[ind['couple']==1,['men','lienpref','id']]
# conj['lienpref'].value_counts()
# pref signifie "personne de reference"
pref0 = conj.loc[conj['lienpref']==0,'men']
pref1 = conj.loc[conj['lienpref']==1,'men']
assert sum(~pref1.isin(pref0)) == 0
conj_hdom = pref0[~pref0.isin(pref1)]
ind.loc[conj_hdom.index,'couple'] = 2
# Présence du fils/fille de la personne de ref si déclaration belle-fille/beau-fils
pref2 = conj.loc[conj['lienpref']==2,'men']
pref31 = conj.loc[conj['lienpref']==31,'men']
assert sum(~pref31.isin(pref2)) == 0
manque_conj = pref2[~pref2.isin(pref31)]
ind.loc[manque_conj.index,'couple'] = 2
return ind
ind['sexe'] = _recode_sexe(ind['sexe'])
ind['workstate'] = _work_on_workstate(ind)
ind['workstate'] = ind['workstate'].fillna(-1).astype(np.int8)
#work in findet
ind['findet'][ind['findet']==0] = np.nan
ind['findet'] = ind['findet'] - ind['anais']
ind['findet'][ind['findet'].isnull()] = np.nan
ind = _work_on_couple(ind)
self.men = men
self.ind = ind
self.drop_variable({'men':['identmen','paje','complfam','allocpar','asf'], 'ind':['identmen','preret']})
# Sorties au format minimal
# format minimal
ind = self.ind.fillna(-1).replace(-1,np.nan)
ind = minimal_dtype(ind)
self.ind = ind
